HoReCa Sektörü için Doğal Navigasyon Otonom Mobil Servis Robotu: komiBot

Öz

Bu çalışmada, özgün tasarlanan bir mobil otonom servis robotunun ROS (Robot İşletim Sistemi) entegrasyonu ve performans değerlendirmesi kapsamlı bir şekilde incelenmektedir. Araştırmanın odak noktası, robotun ROS altyapısı altında nasıl entegre edildiği ve gerçek dünya testlerinin nasıl yürütüldüğüdür. Bu bağlamda, çalışma iki ana aşamada gerçekleştirilmiştir: simülasyon ve gerçek dünya testleri. Simülasyon testleri, Gazebo simülasyon ortamında gerçekleştirilmiştir. Sanal dünyada, robotun temel kinematik verileri olan x ve y pozisyonları, açısal hızı ve çizgisel hızı incelenmiştir. Bu verilerin analizi, robotun gerçek dünya senaryolarında nasıl tepkiler verebileceğini anlamamıza yardımcı olmuştur. Gerçek dünya testleri, Jetson Nano ve Arduino arasındaki iletişim, motor sürücüsü ile hareket, LIDAR sensörü ile haritalandırma gibi bileşenleri içermektedir. Robotun engellere yaklaşımı, "move_base" paketi ile denetlenmiş ve detaylı bir şekilde analiz edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, robotun engel algılama, kaçınma ve manevra yeteneklerinin hem simülasyon hem de gerçek dünya senaryolarında etkili bir biçimde çalıştığını doğrulamaktadır. Sonuç olarak, bu çalışma, otonom mobil robotun (komiBot) başarılı entegrasyonunu ve gerçek dünya testlerini içermekte ve robotun kinematik verilerini ve engellere yaklaşımını ayrıntılı bir şekilde incelemektedir. Bu çalışmanın sonuçları, otonom robot sistemleri alanında ilerleme hedefleyen araştırmacılar ve uygulamacılar için önemli bir temel sunmaktadır.

Anahtar Kelimeler

• Otonom mobil robot
• ROS
• Engel tanıma
• Servis robotu

Natural Navigation Autonomous Mobile Service Robot for HoReCa Sector: komiBot

Öz

In this study, ROS (Robot Operating System) integration and performance evaluation of the original design autonomous mobile robot are comprehensively examined. The focus of the research is on how the robot is integrated under the ROS infrastructure and how real-world tests are conducted. In this context, the study was carried out in two main stages: simulation and real-world tests. Simulation tests were carried out in the Gazebo simulation environment. In the virtual world, the basic kinematic data of the robot, namely x and y positions, angular velocity, and linear velocity, were examined. Analysis of this data helped us understand how the robot might react in real-world scenarios. Real-world testing includes components such as communication between the Jetson Nano and Arduino, movement with the motor driver, mapping with the LIDAR sensor. The robot's approach to obstacles was controlled with the "move_base" package and analyzed in detail. The results confirm that the robot's obstacle detection, avoidance, and trajectory capabilities work effectively in both simulation and real-world scenarios. In conclusion, this study includes the successful integration and real-world testing of the autonomous mobile robot (komiBot) and examines in detail the robot's kinematic data and approach to obstacles. The results of this study provide an important basis for researchers and practitioners aiming to advance the field of autonomous robot systems.

Anahtar Kelimeler

• Autonomous mobile robot
• ROS
• Obstacle detection
• Service robot

Kaynakça

1. [1] E. Çirişoğlu, A. S. Çetin, and A. Albayrak. "Yiyecek içecek işletmelerinde kullanılan dijital uygulamaların Swot analizi ile değerlendirilmesi." pp. 127, Kongre Kuralları , 2021.
2. [2] G. Özgürel. "Turizmde robotlaşma: Yiyecek-içecek sektöründe robot şefler ve robot garsonlar.", pp. 1849-1882, OPUS International Journal of Society Researches 18. Yönetim ve Organizasyon Özel Sayısı, 2021. https://doi.org/10.26466/opus.899296
3. [3] D. Okatan and Y. Yıldırım. "ENDÜSTRİ 4.0 TEKNOLOJİLERİNİN TURİZM SEKTÖRÜNE YANSIMALARI: LİTERATÜR İNCELEMESİ.", pp. 168-185, vol.4, no.2, Journal of Tourism Intelligence and Smartness, 2021.
4. [4] G. Lukanova and G. Ilieva. "Robots, artificial intelligence, and service automation in hotels." pp. 157-183, Robots, artificial intelligence, and service automation in travel, tourism and hospitality. Emerald Publishing Limited, 2019. https://doi.org/10.1108/978-1-78756-687-320191009
5. [5] M. Çerkez and Ö. Kızıldemir. "Yiyecek–içecek işletmelerinde yapay zekâ kullanımı." pp. 1264-1278, vol.4, no.2, Türk Turizm Araştırmaları Dergisi, 2020.
6. [6] R.E. Özgüneş, D. Bozok, and D. Küçükaltan. "Yiyecek ve içecek sektöründe ileri teknoloji ve pandemik düzene doğru: yakın gelecekte bir robota ‘eline sağlık!’diyebilir miyiz?.", pp.1124-1139, vol.22, no.4, Afyon Kocatepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 2020. https://doi.org/10.32709/akusosbil.797343
7. [7] S.K. Özsoy. “İnsan Ve Servis Robotları Etkileşimi: Roomba Robotik Elektrik Süpürgesi İtalya Ev Örneği.” Diss. Fen Bilimleri Enstitüsü.
8. [8] S. İbiş. "Turizm endüstrisinde robotlaşma.", pp. 403-420, vol.3, no.3, TÜRK TURİZM ARAŞTIRMALARI DERGİSİ, 2019.

9. [9] Ş.B. Uzan and Y. Sevimli. "Gastronomideki robotik uygulamalar ve yapay zekâ.", pp. 46-58, vol.2, no.2, Tourism and Recreation, 2020. https://dergipark.org.tr/en/pub/tourismandrecreation/issue/59266/777446
10. [10] S. Doğan and A. Vatan. "Misafirler, hizmet robotları hakkında ne düşünüyor? TripAdvisor’daki yorumlara yönelik bir araştırma.", 2019.
11. [11] A. Glasauer and N. S. Chandel. "Ros.", pp. 100-102, vol.23, no.3, Current Biology, 2013. https://doi.org/10.1155/2021/7753857
12. [12] M. Gök, Ö.Ş. Akçam and H. Aydemir. "Otonom Mobil Robotlar İçin ROS El Kitabı." 2022. https://hdl.handle.net/20.500.12452/9176
13. [13] İ. Çayıroğlu. "Kalman filtresi ve programlama." Fen ve Teknoloji Bilgi Paylaşımı vol. 1, 2012.